parLapply多个参数ř

我试图通过hargreaves方法来计算蒸发内package SPEI。这包括使用最小温度（TMIN）和上限温度（TMAX）。并行计算是我最好的选择，因为Tmin和Tmaxrasterstacks有500,000 cells and 100 layers each。 Hargreaves function以Tmin,Tmax和latitude在each grid作为输入。以下是我的第一个猜测如何去了解这一点：parLapply多个参数ř

library(SPEI) 
# go parallel 
library(parallel) 
clust <- makeCluster(detectCores()) 

#har <- hargreaves(TMIN,TMAX,lat=37.6475) # get evaporation for a station.

然而，我的数据网格化。

TminTmax和是列表中，在TminTmax和每个数据帧具有附加给它的$latitude。在pet，k$d是三甲基铟，k$d的最高温度（也许我应该提供两个参数在pet例如function(k,y)而不只是k？）

pet <- function(k) { 
    hargreaves(k$d,k$d, k$latitude, na.rm=TRUE)} 

# Make library and function available to clust 
clusterEvalQ(clust, library(SPEI)) 
clusterExport(clust, pet) 

pet_list <- parLapply(clust, TMIN,TMAX, pet)

parLapply只接受一个参数。我如何通过Tmin和Tmax到parLapply？是否我的宠物功能不正确？

谢谢。

来源

2017-04-25 code123

你也可以看看'clusterMap'在同一个包中。 – lmo

索引可用于引用全局定义的data.frame中的一行。我在下面举一个例子。

library(SPEI) 
library(parallel)

定义测试列表。

Tmin <- list(aa = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)), 
    bb = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30))) 

Tmax <- list(aa = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)), 
    bb = data.frame(a=1:30, b1=runif(30), b2=runif(30), latitude=runif(30)))

将群集

clust <- makeCluster(2)

这是重新编写的函数，但我们会对其进行测试，在一个简单的功能。

pet1 <- function(ind){ 
    Tmin[[ind]]$a + Tmax[[ind]]$a 
}

调用SPEI库和工作区中的每个CPU发送的一切。这通常不是很好的形式，所以请原谅我。

clusterEvalQ(clust, library(SPEI)) 
clusterExport(clust, ls())

运行parLapply功能

pet_test <- parLapply(clust, 1:length(Tmin), pet1)

编辑：编辑占Tmin和Tmax被列出。其核心思想是相同的，即使用索引作为pet函数的一个参数，并引用pet内的全局变量。

来源

2017-04-25 01:31:33

感谢您提供及时的解决方案。我的'test'是'lists'，Tmin和Tmax。其中的每个数据帧都有一个纬度值。你可以将'test'作为列表来实现吗？谢谢。 – code123

你会介意在我的现实世界问题上实施这种方法吗？我可以通过链接向您发送一些示例数据。我仍然无法运行。谢谢 – code123

parLapply多个参数ř

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